[사진=한국인공지능신약개발지원센터]
보건복지부 ‘인공지능(AI) 활용 신약개발 교육·홍보’ 사업의 일환으로 진행하는 이번 연구는 연합학습 기반의 머신러닝 모델 구현방법을 모색하고, 향후 국내 AI 신약개발 연합학습 컨소시엄 구성 등에 대한 기술 검토를 위해 마련됐다.
연합학습(Federated Learning, FL)이란 원시데이터 보유기관이 데이터를 직접 공개 또는 공유하지 않고, 참여기관 간 머신러닝 모델 공유와 전이학습(Transfer Learning)을 통해 각 기관의 분석 능력을 향상 시키는 기술이다. 데이터 공유가 아닌 분석 능력을 공유하는 셈이다.
이러한 기술을 활용하면 데이터 보유기관은 지적재산권을 보호한 상태로 공통 활용 가능한 AI 플랫폼을 개발하는 등의 장점이 있다. 신약개발에 연합학습을 적용하는 유럽 멜로디(MELLODDY) 컨소시엄의 경우 GSK, 암젠, 머크, 노바티스 등 빅파마들과 17개 기관이 10억개 이상의 약물개발 연관데이터 등을 활용해 새로운 협력모델을 보여주고 있다.
이번 프로젝트에 참여할 기업, 연구소, 기관 등은 10개팀 내외로 선정할 예정이며, 17일까지 한국제약바이오협회 홈페이지에서 신청 양식을 작성한 뒤 신청서를 이메일로 제출하면 된다.
김화종 센터장은 “이번 실증연구를 통해 기관 간 협력을 위한 기술적인 이해와 공감대 형성이 이뤄질 수 있기를 기대하며, 관련 기업 및 기관들의 많은 관심과 참여를 바란다”고 말했다.
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